6月21日訊息，2017騰訊”雲＋未來“峰會今日在深圳舉行。斯坦福大學物理學教授、美國國家科學院院士張首晟對其關於人工智慧三大支柱的理解和展望進行了分享。張首晟認為人工智慧現在正處於比較簡單的仿生的階段，還是用一個神經元簡單地在模仿一個大腦。人工智慧下一步大的發展，就像從看到鳥飛變成飛機。一定在理論的基礎上，我們會徹底理解智慧的理論基礎是什麼，一旦理解之後，人就能夠做出一些非常神奇的新的技術。

同時他表示，人工智慧之所以能夠發展到今天的地步，主要也是在於三個大趨勢的彙集：首先是最最根本的資訊社會的定律——摩爾定律，就是我們的計算能力，在過去的五六十年裡面每過十八個月就翻一次倍，現在人工智慧能不能走到下一個臺階，關鍵要看摩爾定理是不是能繼續往前推進；其次是網際網路產生了大量資料提供給機器學習，再次是演算法的推進，這三大支柱是推進了人工智慧往前推進的根本原理。（錫安）

以下為張首晟現場分享的主要內容：

大家上午好，我非常榮幸今天有機會來跟大家分享，我作為斯坦福的教授，也是丹華資本的創始人，我們在人工智慧領域做了很多的投資，我想今天專門跟大家分享的是我關於人工智慧三大支柱的理解和展望。

人工智慧之所以能夠發展到今天的地步，主要也是在於三個大趨勢的彙集。一個是最最根本的資訊社會的定律，就是摩爾定律，就是我們的計算能力，在過去的五六十年裡面每過十八個月就翻一次倍，現在人工智慧能不能走到下一個臺階，關鍵要看摩爾定理是不是能繼續往前推進。我作為一個物理學家，我對摩爾定律的看法想在這裡分享。

人工智慧是由於大資料的產生，尤其是網際網路的產生，中國有BAT，美國有矽谷和臉書，產生了大量資料提供給機器學習。另外還有一個重要的方法，就是演算法的推進，這三大支柱是推進了人工智慧往前推進的根本原理。

但是我覺得最根本的一點，就是摩爾定律是不是能夠繼續往前推進。在過去五六十年裡面，每過十八個月計算能力都會翻一次倍，這是非常驚人的發展趨勢。在過去五六十年，自從積體電路發展之後，一直按照摩爾定律的方向推進。但是現在有一個危機的產生。主要是我們平時都在講資訊的高速公路，但是到了晶片的頂層沒有資訊高速公路。在雲計算的機房裡面需要很多電，這些電在頂層運算中變成了一種熱能，使得熱能不能繼續散發出來，半導體整合度就不能往下整合，但是最基本的原理是電子在晶片層次，它的運用是雜亂無章的，電子和電子之間有相互作用，電子和周圍的雜質有相互作用，在碰撞過程中使得本來的電變成了無用的熱能，這樣繼續下去的話，散發出來的熱能也是翻一次倍。

我們提出了一個全新的設想，就是使得在晶片的層次，電子能夠像高速公路一樣執行，使得能夠各行其道，而互不干擾。這是我們一次很大的危機，但是也是一個機會，摩爾定律發現的“危”也是一個很大的機會，每個城市都在想能不能成為下一個矽谷，但是成為下一個矽谷怎麼抓住一個新的特殊機會，摩爾定律所碰到的“危”是我們今天所帶來的機會。

我的科學研究發現了一個非常神奇的量子現象，使得電子在晶片層次能夠有自選軌道和達成的各分其道，互不干擾的高速公路運轉的方法，使得電子能夠在晶片層次幾乎沒有能耗的在運動。這樣騰訊今後的雲計算可能就不需要花那麼大的電，也不需要那麼多智慧的裝置。如果要把這個領域繼續往前推進的話，對材料學也帶來了很大的挑戰，最近理論上預言和推出了一個新的材料，有點像石墨烯，就是原子來取代，在單原子運轉的層次下電子能夠像高速公路上互不干擾，各行其道。

今天之所以能夠取得這個成就，也是一種跨界的思維。我們把數學裡面一個非常高大上的改道，叫拓撲概念運用到上面，使得我們能夠真正達到電子在晶片層次的高速公路的運轉。這次比較驚人的發現是因為所有的材料在過去人類幾十萬年的發展過程當中，每一個劃時代的人類的文明的歷史，都是以一種材料來命名的，比如說舊石器時代、新石器時代、青銅器時代、鐵器時代、矽片時代，但是過去所有的材料都是在實驗偶然的條件下才發現的，我們這次卻是在理論上首先預言了這種材料形成的可能性，並且後來在實驗室實現。

現在發現人類對材料的認知已經達到了下一個層次，這些材料最終會給雲計算帶來怎麼樣的革命呢？剛才Michael Jordan先生也談到了，計算機做有些問題可以做得很好，但是做另外一些問題卻做得非常慢，比如說你給很大的兩個數把它乘起來，經典的計算機可以做得很快，但是我給你一個大數，你要把它拆成兩個數的乘積，這個計算機算得非常難，它只能用窮舉法來看這個數能不能被2除、被3除、被5除、被7除，這樣把它窮舉一遍，這個過程非常慢。

但是大自然有一個非常神奇的完美的世界，這就是所謂的量子世界，量子世界有一個非常奇妙的現象，比如說有一個基本粒子，它要透過兩個孔，在孔的背後形成一個干擾的條紋，一個經典的粒子要不從左邊穿過，要不從右邊穿過，但是量子的粒子同時穿過兩個孔，這是非常神奇的一個量子的世界，這就說明量子世界有一種平行性，我們可以用這種量子的平行性來做一個計算，所以一旦形成了那個量子計算機的話，它等於用了量子的平行性，一下窮舉了所有的可能性，所以這是一個非常值得我們追求的，一個完美的量子的世界，

最近我又有一個非常重大的科學發現，本來量子計算機碰到的最大的問題就是量子的位元容易受到周圍環境的影響，我們提出一個完全新的設想，把一個量子位元看作是一個最小的單位，我們把它拆成兩半，遠遠的放在遠處，周圍的環境相互影響，不可能同時朝一個方向影響，所以不可能把這個量子位元摧毀。大家認為量子計算機可能是今後50年才能產生，但是也許有我們這個科學發展，真正能夠把量子計算推到應用的場景。

接下來我想跟大家分享一下我對人工智慧的看法。我先給大家做一個比喻，比如說我們人類看到鳥飛的時候，我們就覺得非常的神奇，我們也想學鳥飛，我們一開始想飛的辦法就是模仿，也是一種仿生學，就是我們在手臂上綁兩個翅膀，就想自己能飛起來，這是一個簡單的仿生，但是後來我們真正理解了飛行的科學原理，就是物理學的一個最根本的流體力學，這樣一旦有了流體力學的理論基礎的理解，使得我們可以設計出來的飛機，它是非得遠遠比鳥好，但是它並不一定像鳥，所以這個飛機真正是由於我們理論的基礎的理解，真正推動了它的發展，而不是簡單的仿生。

在這個意義下，我覺得人工智慧現在正是處在一個比較簡單的仿生的階段，我們還是用一個神經元簡單地在模仿一個大腦，我認為人工智慧下一步一個大的發展，就像從看到鳥飛變成飛機，我們一定在理論的基礎上，徹底理解智慧的理論基礎是什麼，一旦理解之後，我們就能夠做出一些非常神奇的新的技術。

我除了在斯坦福大學做教授之外，我也在做科技領域的投資，尤其在美國的高校，大家知道可能在人工智慧領域裡面，無人駕駛是一個很偉大的目標，但是大家在做無人駕駛的時候，還是在簡單地模仿谷歌所創造的科技的路線，它需要一個高畫質的三維地圖，又需要一個鐳射雷達。我認為這是完全沒有必要的，我們可以問一個簡單的問題，因為人也可以開車，人開車的時候不需要高性的三維地圖，人的腦子上也不會發出鐳射雷達。所以我們投了一家公司，是一個非常有名的普林斯頓大學的教授研發的，他用一個普通的裝置裝在車上，不需要鐳射雷達和三維地圖就可以實現無人駕駛，這是真正革命性的。我們要用科學的眼光來看人工智慧的前沿，我們要看到我們投的技術路線一定要有可擴充套件性，因為鐳射雷達和高畫質三維地圖都是不可擴充套件的，人不需要這些，所以原則上計算機視覺達到一定程度以後，可以實現這個場景。

我講了人工智慧需要非常優秀的演算法，也需要把摩爾定律繼續往前推進，我們在這兩個領域裡面都有所貢獻。但是人工智慧最需要的還是大資料，現在我們在金融、教育、健康領域都需要有大資料的產生，但是現在不可能有一個非常好的大資料的市場的產生，因為有些人擁有這個資料，但是資料有它的隱私性，尤其是在金融、健康方面。但是我們又有很好的人工智慧的演算法，所以在通常的環境下，它不可能有很好的市場使得資料的提供者和資料的分析者，能夠在這個市場上徹底解決隱私問題情況下來解決這個問題。

在演算法上最近學術界有一個重大的發明，它的英文名字叫Homomorphic encryption，中文叫同態加密，我們可以在加密的資料上做一個運算，這樣有解析能力的不一定要懂得這個資料的本身，提供資料的人雖然沒解析能力，他的隱私卻得到了保護，我覺得需要有這樣的技術。我覺得一定要用技術的方法，而不是用法律的辦法，真正來解決個人隱私的問題，才能使我們資料實現一個大市場，大資料一定要有大市場，大市場一定要有技術的路線來真正保護我們這個領域。

前面各位也都談了人工智慧哪一天能真正超過人，有各種不同的說法，前面Michael Jordan教授也提了，比如說對自然語言的理解。但是自然語言到底是人類的一種語言，我們用計算機來衡量，就像我們衡量飛機比鳥飛得好，並不是因為飛機像鳥，而是它在機器學習上比鳥好，我們要找到一個判據，在哪一天真正說明人工智慧已經超過人了。今天我給他們提出一個設想，怎麼樣衡量人工智慧超過人。因為大自然的世界是一個客觀的世界，人類之所以今天有科技的發展，因為我們是發現了這些科學的定律，比如說愛因斯坦寫下了1=MC2，愛因斯坦是一個人，哪一天機器能夠寫出一個全新的發現，能夠正在人的前方，比如說它預言了一個引力波的現象，我們證明計算機的確是對的，而且超過人，這一天才是人工智慧真正的到來。但是這是一個非常偉大的前景，我覺得那一天也並不遠，我覺得在今後10年、20年裡面，我們就可以發現在人工智慧方面，就能發現一個新的科學的定理，我們會覺得這個機器的發現，有點像我們崇拜愛因斯坦的發現一樣，來崇拜人工智慧這個科學的發現。

另外我想提一個人工智慧會非常令人激動的領域，這個領域的發展必須要學術界和產業界有非常緊密的聯合。今天我們來參加騰訊的雲計算峰會，我們覺得非常榮幸，今天下午我們會聽到很多業界關於人工智慧的探討，但是上午請了Michael Jordan教授和我，人工智慧過去的發展就是由於業界和學術界非常緊密的聯合，我個人在斯坦福大學做教授，其實我對雲計算也做了一個小小的貢獻，我當年作為一個天使投資人，就投資了一家雲計算的公司，整個雲計算的核心技術就是由這家公司提供的。這是一個非常激動人心的時代，我們需要討論怎麼樣用一個新的機制，使得學術界和產業界能夠進行更加緊密的合作。

2012年，歐洲核子研究組織（CERN）宣佈探測到了上世紀60年代，物理學家希格斯先生預言的“希格斯玻色子”，也就是“上帝粒子”的存在。這是物理學家夢寐以求的神秘粒子之一，還有四大神秘粒子尚待證實：引力子、磁單極、暗物質和Majorana費米子。而就在今天，斯坦福大學教授張首晟與他的兩個實驗團隊發現並證實了“Majorana費米子”的存在。

張首晟教授將這一結果公佈在了全世界最權威的學術期刊《科學》雜誌(原文連結 http://science.sciencemag.org/cgi/doi/10.1126/science.aao0793)上，並給這個神秘粒子命名為“天使粒子”。至此，在物理學界，科學家苦苦追尋了80年的“Majorana費米子”最終被發現，五大神秘粒子的表單可以再減少一個，而量子物理世界將因為此發現產生根本性的變化。不僅如此，古典哲學所建立的“正反對立的世界”：有陰必有陽，有天使必有惡魔的世界觀將不復存在。

一份夢寐以求的表單

在物理學中有一份表單，囊括了那些人類夢寐以求的神秘粒子：希格斯波色子（又被稱為上帝粒子）、引力子、磁單極、暗物質和Majorana費米子。其中，希格斯波色子已經在2012年被證實存在。希格斯波色子是上世紀60年代，希格斯先生最早預言的一種粒子的存在。希格斯玻色子被認為是物質的質量之源，“上帝粒子”是1988年諾貝爾物理學獎獲得者萊德曼對希格斯玻色子的別稱。

2012年7月，歐洲核子中心宣佈大型對撞機上的CMS和ATLAS兩個實驗組分別探測到疑似希格斯子的新玻色子，2013年3月14日再次釋出新聞稿，正式確認了先前探測到的是希格斯子，也就是“上帝粒子”。

當希格斯波色子被證實之後，名單上還有四大粒子亟待被發現：引力子、磁單極、暗物質和Majorana費米子。相較其他粒子而言，Majorana費米子更加神秘，也更能引起張首晟教授的興趣，這是因為關於這個粒子背後有個神秘的故事。

1937年，也就是整整80年前，Ettore Majorana挑戰當時的權威，狄拉克提出的“宇宙中粒子必有其反粒子的理論，大膽猜想：會不會有這樣一類沒有反粒子的粒子，或者說它們自身就是自己的反粒子？為此，他寫了短短30頁的理論來闡述這一想法，但在那之後，Majorana本人神秘的消失了，從此銷聲匿跡。但也從那開始，尋找這一顆神奇粒子也就成為物理學中許多領域研究工作的崇高目標。

據瞭解，楊振寧的導師Enrico Fermi就非常欣賞Ettore Majorana，雖然這位義大利理論物理學家一生只寫過10篇文章。

80年的追尋可以畫上圓滿句號

張首晟教授表示曾經做夢夢到Ettore Majorana，是因為他洩露了天機，因此被天使帶走了。而這個天機，在今天已經被張首晟教授以及其團隊證實了。

2010年-2015年間，張首晟與其團隊連續發表了三篇論文，精準的預言了在哪裡能夠找到Majorana費米子，也指出了哪些實驗訊號能夠作為鐵證如山的證據。他們預言手性Majorana費米子存在於一種由量子反常霍爾效應薄膜和普通超導體薄膜組成的混合器件中。

在以往的量子反常霍爾效應試驗中，隨著調節外磁場，反常量子霍爾效應薄膜呈現出量子平臺，對應著1、0、-1倍基本電阻單位e?/ h。當把普通超導體置於反常量子霍爾效應薄膜之上時，臨近效應使之能夠實現手性Majorana費米子，相應的試驗中會多出全新的量子平臺，對應1/2倍基本電子單位e?/ h。這個基本電阻來源於Majorana費米子沒有反粒子，所以某種意義上它可以視為 半個傳統粒子。所以，這多出來的半整數量子平臺就提供了有力 的證據，證明在時空中傳播的手性Majorana費米子的存在。

“這裡最重要的是Majorana費米子一半的概念，是通常粒子的一半。”張首晟表示，“通常的量子位元非常脆弱，這也是其核心致命的傷。天使粒子可以將1個量子位元拆成兩個更小的單位，如此一來，傳統的噪聲極其難以同時以同樣的方式影響這兩個Majorana費米子，進而毀滅所儲存的量子資訊。相較於傳統的儲存方式，比如電子自旋，超導磁通和光子極化，這樣儲存在遠離的兩個Majorana費米子上的拓撲量子位元，本質上極其穩固。

至此，物理學界整整追尋了80年的神秘粒子可以畫上圓滿的句號。

之所以命名為“天使粒子”是源自於張首晟喜歡的一本書，丹·布朗創作的長篇小說《天使與魔鬼》，他還創作了《達芬奇密碼》。《天使與魔鬼》講述的是神力與科學進行了跨越時代融合，故事開端就是科學家列奧納多·維特勒與其養女維特多利亞在高度機密的實驗室中首次合成了強大而神秘的能量——“反物質”，在故事結尾也描述了正反粒子湮滅爆炸的場景。

不同於正反粒子，“天使粒子”是一個完美的世界，只有天使，沒有魔鬼。因此，張首晟提出這一新發現的手性Majorana費米子應該稱為“天使粒子”。

對於“天使粒子”的發現，張首晟既興奮又期待：拓撲量子計算能夠解決當下人類面對最艱難的 一些問題,從而迎來一個完美世界.。

張首晟向網易科技表示， “天使粒子”不僅從概念層次上進行顛覆，將修正古典哲學有正必有反，有陰必有陽的理論；還會從物理層面上進行顛覆，最基本量子單位拆成兩半，可以更穩定，科學將走向技術。

張首晟表示，相比在實驗室的意外發現，更美妙的發現是先從理論上追求美，然後經過努力被證實，尋本求真。但基礎物理的研究是枯燥而艱難的，在這個過程中，張首晟笑著表示有想過放棄，但一想到E=MC2這樣大道至簡，美妙的公式存在，又選擇了重新迴歸基礎物理研究。

張首晟笑稱自己是比較幸運的，因為2006年他第一個預言了拓撲絕緣體，2007年就被實驗驗證；2008年預言了量子自旋霍爾效應，2013年被實驗驗證；2010年開始Majorana費米子的驗證，2017年被實驗驗證，並給其命名“天使粒子”。

之所以在中國進行這樣的宣傳，張首晟教授表示自己有這個責任告訴年輕人，基礎科學的研究是不能規劃的，要耐得住枯燥與乏味。

張首晟：

他是個“神童”，直接跳過高中，自學從初中進入復旦大學；他師從楊振寧，被認為獲得諾獎只是時間問題；他開創了拓撲絕緣體這個全新領域，發現了“量子自旋霍爾效應”，包攬了物理界所有重量級獎項；他被聘為斯坦福大學物理教授，成為斯坦福大學最年輕的終身教授之一；他還極具商業頭腦，創辦了“丹華資本”。

摩爾定律是由英特爾（Intel）創始人之一戈登·摩爾（Gordon Moore）提出來的。其內容為：當價格不變時，積體電路上可容納的元器件的數目，約每隔18-24個月便會增加一倍，效能也將提升一倍。換言之，每一美元所能買到的電腦效能，將每隔18-24個月翻一倍以上。這一定律揭示了資訊科技進步的速度

這個定律持續了幾十年都非常準確，但是這個定律的背後條件就是人們會不斷探索，發覺新的科技，而不是這個定律指出來的危機會自動過去。無論任何進步，還是任何的退化，都是靠我們人類本身去思考，執行。

再而，假設這個摩爾定律不準了呢，人類的機器人科技突然飛速發展也是很有可能的，以前在公司上班的時候領導一直說，不要給自己設限，其實是非常有原因的，還沒做，就覺得有困難了，覺得很難很難，那還怎麼做下去？少說，多做，實踐永遠是得出真知的最有效途徑。

好了，這些都是編的。

我有點異意。目前為止，人類最偉大的科學理論就是牛頓力學，愛因斯坦相對論和量子力學。之後才有近幾十年的最偉大的技術進步。三大理論，沒有一項依賴人類的計算能力，與摩爾定律無關。人工智慧的硬體依賴摩爾定律，演算法就不是了

張首晟的研究，代表美國應對摩爾定律失效這一危機的一個方案。

張首晟所發現的這一新思想主要如下：

除具有帶電這一基本特性外，電子還有另一個性質。就像地球繞著太陽轉，但地球本身也在自轉一樣，電子繞原子核旋轉，自身在做自轉（自旋）。

這一固定性質可以用來作為研究的原理和新方向，即透過“電子自旋”來做邏輯運算。基本原理是：電流中，電子運動本身是比較有規律，就是從左到右；但在半導體中，電子運動基本為無序。

假設我們面前的這個桌子是個晶片，當電流從桌子這一頭傳到另一頭時，就像我們要走過一個雜亂無章的迪斯科舞廳，（電子）總是會不斷碰到別人，由此，你（電子）本身具備的能量也在這一過程中被消耗，這一消耗表現為向外輻射熱量。

所以張首晟團隊就開始考慮：是否可能存在一種比較優雅的跳舞方式，讓電子在裡面運動更有序？ 一旦這種形式被找到，就意味著電子不需經常碰來碰去，從而讓晶片發熱降低，甚至根本不發熱。

2006年，團隊發現一個重大突破，即電子自轉方向與電流方向實際存有規律，這就相當運動電子有一定默契，不會在運動相互亂撞。2007年，這一規律被德國的一個實驗小組在實驗中證實。

規律雖已找到，但目前仍須在特殊條件下才能實現：不能用矽，最好用人工合成材料，並且必須在低溫條件下。實驗結果能工業化可能需要很多年。

如果從機遇層面理解，這一研究的重要性可能相當於當年積體電路的發明。人類晶片史上有以下幾個革命：真空管、電晶體和積體電路，但從積體電路到現在，還沒有特別大的變化。

換句話說，這是一個全球重新洗牌機會。目前，美中國產業界基本還在積體電路模式下舉步維艱地創新。但針對這一機會，業界聯合政府共同給大學和科研機構資金，支援大學研究機構。張首晟的研究專案有很多英特爾的投資。

其實這些錢，美國政府也可以單獨給，真正重要的是：一旦英特爾投了，就表示它做了選擇。

英特爾、AMD和IBM等六大投資公司雖有競爭關係，但競爭主要是在如何把產品做得更好方面。換句話說，他們唯一不想的是：競爭對手有，而自己成為局外人。

所以公司在給科研機構投資方面，沒有排他性限定。而就智慧財產權方面的戰略，六個投資公司會共享，然後大家開始展開競爭。